ロボットナビゲーションタスクのための量子深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Heimann Dirk; Hohenfeld Hans; Wiebe Felix; Kirchner Frank

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212031054666 整理番号：22P0294792

ロボットナビゲーションタスクのための量子深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Quantum Deep Reinforcement Learning for Robot Navigation Tasks

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,計算量増加の3つの模擬環境において,単純な車輪付きロボットのためのナビゲーションタスクを学習するための方法として,量子深層強化学習を利用した。古典的ベースラインと比較して,ハイブリッド量子古典的セットアップにおいて十分に確立された深い強化学習技法で訓練されたパラメータ化量子回路の類似の性能を示した。著者らの知る限り,これはロボット行動のための量子機械学習(QML)の最初の実証である。したがって,著者らは,QMLアルゴリズムのための研究の実行可能な分野としてロボット工学を確立し,したがって,自律ロボット工学における将来の進歩のための潜在的技術として,量子コンピューティングと量子機械学習を学習する。さらに,自律ロボットのための量子機械学習の分野における将来の研究方向と同様に,提示したアプローチの現在の限界について議論する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能

前のページに戻る